ИИ может научить людей общаться с животными. Погодите, это реально?

Следует помнить, что животные не общаются, как мы, используя речь. Это антропоморфизация. На самом деле людям необходимо вступать в сложную коммуникацию с животными на их собственных условиях. Обычно биологи просто смотрят за тем, какие конкретно движения используют те или иные существа, чтобы показать свои намерения. Ученые часами записывают звуки, а затем сопоставляют их с наблюдениями за поведением. Они используют усовершенствованные технологии искусственного интеллекта, чтобы расшифровывать, как широкий спектр видов, включая растения, обменивается информацией с помощью своих собственных методов.

Иногда в процессе участвуют устройства, которые помещают на животных, записывающие все — от звуков и ускорения до частоты сердечных сокращений. Так, в 2017 году после того, как достижения в области машинного обучения открыли новые возможности в декодировании сообщений, ученые запустили ESP (Earth Species Project). Организация начала объединять наблюдения за поведением, анализируя данные, хранящиеся в биологгерах (biologger). Таким образом, люди получили возможность отслеживать тунца, пока он мигрирует через океан, морских черепах, когда они покидают пляжи после откладывания яиц, и птиц, перелетающих с континента на континент.

Существует множество других приспособлений для распознавания и расшифровки сигналов животных. Например, DeepSqueak — программное обеспечение, использующее алгоритмы глубокого обучения для идентификации, обработки и классификации ультразвуковых писков грызунов, которые человеческое ухо уловить просто не способно.

С помощью подобного инструментария ученым удалось адаптировать программу распознавания голоса для анализа 15 тыс. звуков летучих мышей. Алгоритм сопоставил определенные звуки с конкретными социальными взаимодействиями, снятыми с помощью видео. Так исследователи смогли классифицировать большинство звуков летучих мышей и определить, что у них гораздо более сложный язык, чем предполагалось ранее.

Это хороший пример того, как глубокое обучение извлекает шаблоны из датчиков и микрофонов и раскрывает нам то, к чему мы не могли бы получить доступ невооруженным человеческим ухом. Иначе говоря, мы не можем услышать многого, но зато на это способны наши компьютеры. В дальнейшем компьютеры научатся говорить с животными: так, например, ученые планируют использовать программное обеспечение, которое будет создавать определенные шаблоны и применять их для обратной связи с колонией летучих мышей.

Изобретение цифровой биоакустики аналогично изобретению микроскопа: когда ученые взглянули в микроскоп, они открыли микробный мир, и это заложило основу для будущих открытий. В то же время цифровая биоакустика в сочетании с помощью искусственного интеллекта подобна слуховому аппарату, который постепенно открывает наш разум к звукам, которые издают животные.

Как правило, системы искусственного интеллекта обучаются посредством данных, которые можно получить из интернета. Но анализ языка животных отличается от простого анализа человеческого языка. Ученые должны специально инструктировать программы о том, что искать и как организовывать данные.

Представители ESP считают, что прорыв может произойти именно в случае морских млекопитающих, поскольку основная часть их общения осуществляется акустически. Понимание того, что говорят животные, — это первый шаг к тому, чтобы дать «голос» и другим видам.

Миссия ученых состоит не только в том, чтобы раскрыть «язык», используемый конкретным видом для общения, а скорее в том, чтобы разработать инструмент, который биологи могут использовать для распознавания сигналов, подаваемых животными в определенных ситуациях. Отчасти этот инструмент будет работать как ChatGPT — алгоритм сможет точно предсказывать, какой коммуникационный сигнал будет следующим, основываясь на поведении животного, и наоборот.

Создание базового инструмента для понимания языка животных имеет важное значение для взаимодействия человека и природы. Например, полученные знания могут потребовать дополнительного внимания со стороны специалистов по охране окружающей среды.

Богатство информации, скрытой в общении животных, также может быть полезно для понимания динамики внутри вида. Так, когда ученые применили машинное обучение для анализа около 36 тыс. звуков голых землекопов, обнаружилось, что у каждого зверя есть уникальная голосовая подпись, а у каждой колонии — свой диалект, который передается из поколения в поколение.

Развитие понимания языка животных означает, что мы можем более чутко реагировать на их потребности. Например, компания Zoolingua изобрела мобильное приложение, которое переводит язык тела и лай собак на английский. Между тем техногигант Google разработал особый переводчик, который распознает и расшифровывает слова и фразы, характерные для разных животных. Эти компании считают, что их технологии помогут уменьшить страдания живых существ, поскольку ориентированы на распознавание нужд. Тем не менее остается и темная сторона обучения людей общению с животными. Браконьеры, например, уже используют записанные звуки брачных игр, чтобы заманивать в ловушки певчих птиц.

Хотя мы все еще далеки от эквивалента «Яндекс.Переводчика» для животных, самые разные технологии, особенно машинное обучение, поддерживают надежду на скорый апгрейд существующих инструментов. Способность понимать, о чем чирикают воробьи и гавкают пудели, откроет новый мир возможностей, определяя наши отношения с другими видами.